Bevor wir in die Welt von Python eintauchen möchte ich anmerken, dass es sich hierbei nur um einen kleinen Themenkreis aus der Python-Welt handelt, der im Rahmen von Data Science eine Wichtigkeit hat. Themengebiete wie Netzwerkprogrammierung, Objektorientierte Programmierung (OOP) … werden wir hier nicht erwähnt, da sie für Data Science keine oder nur eine untergeordnete Rolle spielen.
Wer einen tieferen Einblick in die Welt von Python erlangen möchte, der sollte sich auf der Seite (Python-Schulung) umsehen.
Arbeitsumgebung
- Wie installiere ich Python?
- Entwicklungsumgebungen (IDEs)
- Wie installiere ich Pakete?
- Python-Bibliotheken
Grundlagen der Python Programmierung
Python, eine der vielseitigsten und mächtigsten Programmiersprachen unserer Zeit, hat viele Facetten. Beginnen Sie Ihre Reise mit den Grundlagen der Python-Programmierung, um einen festen Einstieg in die Sprache zu bekommen und ihre Kernkonzepte zu verstehen.
Funktionen in Python
Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, ist es an der Zeit, tiefer in die Funktionen in Python einzutauchen. Funktionen sind zentral für die Strukturierung und Wiederverwendung von Code und ermöglichen es Ihnen, leistungsstarke Programme mit weniger Wiederholung und größerer Klarheit zu schreiben.
Umgang mit Dateien
Daten sind das Rückgrat vieler Anwendungen, und das Arbeiten mit Dateien ist eine unverzichtbare Fähigkeit. Lernen Sie, wie Sie Daten lesen, schreiben und mit ihnen interagieren, um das volle Potenzial Ihrer Anwendungen auszuschöpfen.
Module in Python
Natürlich geht die Modularität von Python weit über einzelne Dateien hinaus. Erweitern Sie Ihre Kenntnisse und Ihre Codebasis durch den Einsatz von Modulen in Python. Diese ermöglichen es Ihnen, wiederverwendbaren Code zu schreiben und die unzähligen Bibliotheken und Frameworks zu nutzen, die die Python-Community zu bieten hat.
DataFrameworks (insb. Pandas)
In der modernen Datenwissenschaft sind spezialisierte Werkzeuge erforderlich. Tauchen Sie in die Welt der DataFrameworks ein, insbesondere in Pandas, eines der leistungsstärksten Werkzeuge für Datenmanipulation und -analyse.
Visualisierung in Python
Schließlich, nachdem Sie Ihre Daten verarbeitet und analysiert haben, ist es an der Zeit, sie zu präsentieren. Entdecken Sie die beeindruckenden Möglichkeiten der Visualisierung in Python und lernen Sie, wie Sie Ihre Daten in klare, aussagekräftige Grafiken und Diagramme verwandeln können.
Data Science
- Pandas: Dies ist wahrscheinlich die erste Bibliothek, die jeder Data Scientist in Python kennenlernen sollte. Pandas bietet DataFrames (tabellenähnliche Strukturen) an, die das Manipulieren, Aggregieren, Filtern und Visualisieren von Daten erleichtern.
- NumPy: Eine Bibliothek für numerisches Computing in Python. Es bietet Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine Sammlung von mathematischen Funktionen, um mit diesen Arrays zu arbeiten.
- Matplotlib: Eine umfassende Bibliothek für die Erstellung von statischen, animierten und interaktiven Visualisierungen in Python.
- Seaborn: Baut auf Matplotlib auf und bietet eine höhere Abstraktionsebene für die Erstellung von statistischen Grafiken.
- Scikit-learn: Eine der beliebtesten Bibliotheken für Maschinenlernen in Python. Sie bietet einfache und effiziente Werkzeuge für Datenanalyse und -modellierung.
- TensorFlow und PyTorch: Beides sind Frameworks für Deep Learning. Während TensorFlow von Google entwickelt wurde, ist PyTorch ein Projekt von Facebook.
- SciPy: Baut auf NumPy auf und bietet eine Sammlung von Algorithmen und Werkzeugen für wissenschaftliches Computing.
- Statsmodels: Erlaubt es Benutzern, statistische Modelle zu schätzen und Tests durchzuführen.
- NLTK und spaCy: Beides sind Bibliotheken für die Verarbeitung natürlicher Sprache und bieten Werkzeuge für Textdatenanalyse.
- Beautiful Soup und Scrapy: Für Web-Scraping und Datenerfassung aus dem Web.
- SQLAlchemy: Ein SQL-Toolkit und Object-Relational Mapping (ORM) System, das es Data Scientists ermöglicht, mit relationalen Datenbanken zu interagieren, als wären sie Python-Objekte.
- PyCharm
weiterführende Links
- Typsicherheit
- Essential Libraries concerning Advanced Machine Learning & Deep Learning Algorithm Theory
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